終於來到心心念念的第 30 天了！（放煙火）

還記得當初的目標是要用這 30 天學會影像處理的每一部分，所以慢慢地從一開始數位影像的定義、色彩規則，到中間程度的雜訊和濾波器，再進一步了解影像處理領域中很重要的 CNN，再到最後的物件偵測，又是一個接著一個的重頭戲。

在這過程中，我覺得 CNN 卷積網路是真的很重要，幾乎就是後面物件偵測（RNN 系列、YOLO 系列）的一切基礎！這部份真的要學好，至紹要知道是如何運作的，如果忘記了或不太熟，可以看之前整理的 CNN 會對卷積網路更熟悉喔～

再來是後面進階一些的物件偵測，真的一直有新的技術，當你覺得＂這樣很厲害了ㄟ＂，很快又有改良版出現了，不得不佩服致力於研究這領域的專業人員，真的很厲害．．．！

另外也是因為做了這些筆記，讓我更加了解他們的架構和應用，最近在公共場所進出都會有的人像辨識（在畫面上出現的那些框框），也是物件偵測的一大功勞，要不是因為有去了解學習，我一定也會習以為常的路過，這是我覺得最有收穫的地方。

希望大家也能從中得到些什麼～謝謝觀看！（下台一鞠躬）

圖片來源１
圖片來源２